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World File Search System摄影学
这本书是摄影学因素
心理药理学可能会成为更多文学知识。Bucher是该学科的名副其实的对象，这不仅是因为他们本身具有精神活性，而且尤其是他对意识的补偿，而且还因为对精神药物和药物的Bucher有效。它们是当今心理药理学所谓的“摄影外科因素”。长期以来忽略了摄影学因素。自20thj ahrhunds尝试过药物研究人员来滤除所有无药物的噪音。一开始仍有投票。1959年，加拿大裔美国人民族学家安东尼·华莱士（Anthony Wallace）提议添加“文化控制”研究，以添加“文化控制”研究。1应该比较两组要进行比较的受试者，以测试该物质的作用，以测试不同社会文化因素的影响。这个想法归于民族学家，他是通过致幻研究的精神病医院的研究经理。民族学家已经在19thj ahr数百人报告说，在美国和纯居民的仪式中，含有梅斯卡林的Peyotecks的消费与在欧洲蒸乐队美国人的实验性Talpsychological实验室中的作用不同。
Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术
在过去的几年中，光摄影学（PPG）的利用率有了显着的激增，这是监测心血管指标的最常用的生物信号之一。这可以归因于其在提供方便，非侵入性和连续测量中的显着潜力，例如心率（HR）[1]，动脉血压（ABP）[2] [2]，血液氧气饱和（SPO 2）[3]和呼吸率（RR）[4] [4]。具有上述优势，PPG传感器已成为多种应用方案中的有价值工具，并且已嵌入到各种设备中，尤其是可穿戴设备中。Diverse types of PPG devices have been designed to monitor users' health conditions, including pulse oximeters (e.g., Innovo Deluxe Fingertip pulse oximeter), smartwatches (e.g., Apple Watch Series 9), rings (e.g., Amovan Nova Ring), and even scarves (e.g., Manchester City
有机会增加胎儿，婴儿和幼儿神经成像
胎儿，婴儿和幼儿（FIT）神经影像学研究 - 包括磁共振成像（MRI），脑电图（EEG），磁性摄影学和功能性的近红外光谱光谱学等，以及其他 - 进一步的互动洞察力，使早期的大脑发育和早期的培养在过去的2次中获得了早期的发展。在更广泛的神经影像研究中，多站点协作项目，数据共享和开源代码越来越成为规范，促进了大数据，共识标准以及快速的知识转移和发展。鉴于上述好处，以及资金机构的最新举措，以支持多型和多模式拟合神经影像学研究，FIT领域现在有机会建立可持续，协作和开放的科学实践。通过组合数据和资源，我们可以解决拟合领域最紧迫的问题，包括小效应大小，可复制性问题，
心率变异性与脉搏率可变性之间的非交往性
摘要 - 心率变异性（HRV）被广泛认为是评估自主性心脏调节的有价值的生物标志物。脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。 但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。 这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。 从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。 配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。 一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。 这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。 索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统
可伸展的热电发电机，用于自有权力可穿戴健康监测
随着连续可穿戴的生理监测系统在医疗保健方面变得更加普遍，因此对可以在长时间持续时间可持续能够可持续使用电源的无线传感器和电子设备的功率来源。使用热电发生器（TEG）收集可穿戴能量，其中人体加热转化为电能，这是一种有希望的方法来延长无线操作并解决电池寿命的问题。在这项工作中，引入了高性能TEG，将3D打印的弹性体与液态金属环氧聚合物复合材料和热电半导体相结合，以实现与人体的弹性合规性和机械兼容性。热电特性在能量收集（seebeck）和主动加热/冷却（毛皮）模式中都具有特征，并检查在各种条件下（例如坐着，步行和跑步）的可穿戴能量收获的性能。在户外行走时戴在用户的前臂上时，TEG阵列能够使用光子传感器收集光摄影学（PPG）波形数据，并使用板载蓝牙蓝牙低能（BLE）无线电器将数据无线传输到外部PC。这代表了在可持续磨损的智能电子产品的道路上向前迈出的重要一步。
前瞻性多个学术研究的临时分析...
背景：加权毯子最近在失眠治疗中引入了一种非药理综合疗法。在这里，我们前瞻性评估了加权毯子对睡眠结构和心率变异性（HRV）对原发性心理生理失眠症患者的影响。方法：在2021年8月至2022年8月之间的这项前瞻性多摄影学（PSG）研究中，将患者加权毯子（〜10％的体重）连续10晚使用。临床检查和量表包括土耳其版本的失眠症，睡眠质量（BASIQ）和匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）的基本量表（PSQI）。结果：总共26例患者的平均年龄为48.7±9.4岁，男性为69.2％。16名患者（69.2％）显示出由Basiqs（p = .005）和PSQI（p = .003）测量的加权毯子受益。在目标PSG测量中，睡眠潜伏期也降低（p = .040），而N3睡眠百分比增加（p = .034）。在另一侧，阻塞性呼吸暂停指数显着增加（p = .038）。心率可变性参数没有显示重大变化。结论：加权毯子应被视为慢性心理生理失眠的实际疗法中有希望的非药物选择。增加阻塞性呼吸暂停/呼吸不足的必需品筛选睡眠呼吸暂停。
来自恶化视频的非接触性心率测量
摘要 - 转机光绘画学（RPPG）提供了一种最先进的非接触式方法，用于通过分析面部视频来估算人类脉搏。尽管具有潜力，但RPPG方法仍可能会受到各种伪影的影响，例如噪声，倾斜度和其他由太阳镜，口罩甚至非自愿面部接触引起的障碍物，例如个人无意间接触脸。在这项研究中，我们将图像处理转换应用于有意降低视频质量，模仿这些具有挑战性的条件，并随后评估非学习和基于学习的RPPG方法在衰落的数据上的表现。我们的结果表明，在存在这些人工制品的情况下，准确性显着降低，促使我们提出了恢复技术的应用，例如denois和inpainting，以改善心率的估计结果。通过解决这些具有挑战性的条件和遮挡伪像，我们的方法旨在使RPPG方法更加健壮，适合现实情况。为了评估我们提出的方法的有效性，我们对三个公开可用的数据集进行了全面的实验，其中包括各种场景和人工制品类型。我们的发现强调了通过采用最佳恢复算法和RPPG技术的最佳组合来构建强大的RPPG系统的潜力。此外，我们的研究为注重隐私意识的RPPG方法的发展做出了贡献，从而在现实和多样化的条件下加强了这项创新技术在远程心率估计领域的总体实用性和影响。索引术语 - 记录光摄影学，图像变速器，插入，远程医疗
非侵入性光学多模式照相学...
摘要：（1）背景：创伤性脑损伤（TBI）导致死亡和终生残疾率。评估TBI的两个主要生物标志物是颅内压（ICP）和脑氧合。使用独立技术对两者进行评估，其中只能利用侵入性技术评估ICP。这项研究的动机是开发用于ICP和脑氧合的非侵入性光学多模式监测技术，这将使TBI患者有效管理。（2）方法：设计和制造了多波长的光学传感器，以根据从脑反向散射光中检测到的脉动和非型信号来评估这两个参数。该探针由四个LED和三个光探测器组成，它们测量了来自脑组织的光摄影学（PPG）和近红外光谱（NIRS）信号。（3）结果：旨在详细描述了旨在获取这些光学信号的仪器系统以及对传感器和仪器的严格技术评估。基准测试证明了电子电路的正确性能，而信号质量评估显示了所有波长的良好指标，远端光电探测器的信号是最高质量的。该系统在规范中表现良好，并从头部幻影记录了良好的脉动，并根据预期提供了非脉动信号。（4）结论：这种发展为有效评估TBI患者的多模式非侵入性工具铺平了道路。
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
瞳孔：通过移动设备上的瞳孔波动进行心率变异性监测
摘要 - 心脏病现在已成为一种非常普遍且有影响力的疾病，如果早期介入治疗，实际上很容易避免这种疾病。因此，每天对心脏健康的监测变得越来越重要。现有的移动心脏监测系统主要基于地震核心（SCG）或光摄影学（PPG）。但是，这些方法遭受了不便和其他设备要求的损失，从而阻止人们随时监视自己的心脏。受到我们观察到学生大小和心率变异性（HRV）之间的关系的启发，我们考虑使用瞳孔响应，当用户使用面部识别来解锁手机，以在此期间推断用户的HRV，从而实现心脏监测。为此，我们提出了一个基于计算机视觉的移动HRV监视框架 - 瞳孔，该框架采用移动终端和服务器端设计。在移动终端上，学生在通过前置摄像头解锁手机时从用户那里收集学生大小的信息。然后，在服务器端预处理原始的学生大小数据。特别是，学生使用1-D综合神经网络（1-D CNN）来识别与HRV相关的时间序列特征。此外，学生心脏训练具有三个隐藏层的复发性神经网络（RNN），以建模学生和HRV。采用这种模型，学生每次解锁手机时都会侵入用户的HRV。我们原型学生并进行了实验和领域的研究，以通过招募60名志愿者来充分评估学生的有效性。总体结果表明，学生可以准确预测用户的HRV。